Développement iOS

Salut, l'IA et le ML changent complètement la scène numérique, n'est-ce pas ? Si vous êtes un développeur de logiciels qui veut rester à la pointe, vous devez vous tenir au courant des dernières avancées du monde de la recherche. Certaines recherches actuelles ne se contentent pas d'élargir ce que nous pouvons faire avec l'IA, mais elles nous offrent également des perspectives intéressantes sur la manière de rendre ces systèmes plus intelligents et plus efficaces. Voyons ce qui est en vogue en ce moment : 1. Le Cadre Unique pour les Gouverner Tous : Le Tableau Périodique de l'Apprentissage Machine Alors, quelqu'un a eu cette idée super cool d'un cadre unifié qui organise plus de 20 algorithmes classiques de ML comme s'ils étaient des éléments du tableau périodique. C'est comme une carte qui montre comment tous ces algorithmes sont connectés en fonction de ce qu'ils apprennent des données. C'est une grande nouvelle car cela peut nous aider à prédire quels algorithmes manquent et pourrait mener à de nouveaux algorithmes. Cela facilitera également le mélange et l'association des algorithmes pour de meilleurs résultats, surtout dans des domaines comme la vision par ordinateur ou la compréhension du langage. 2. Construire Plus Intelligent, Plus Rapide et Plus Léger Les chercheurs s'efforcent de rendre l'IA plus performante et moins gourmande en énergie. Voici quelques domaines qui reçoivent beaucoup d'attention : - L'IA Générative pour Créer du Contenu C'est une IA qui peut créer du contenu à la volée—comme écrire, dessiner, ou même réaliser des vidéos. La partie cool, c'est qu'elle devient plus rapide et meilleure, en utilisant moins de ressources informatiques. Cela signifie que nous pourrions voir l'IA créer des publicités ou des films, ou nous aider dans nos propres projets, en un rien de temps. - Les Petits Modèles de Langage (SLM) Ces petits modèles sont comme la version allégée des grands modèles de langage. Ils sont conçus pour effectuer des tâches spécifiques et peuvent fonctionner sur nos téléphones ou appareils domestiques intelligents sans épuiser la batterie. De plus, ils gardent vos données pour eux, ce qui est excellent pour la confidentialité. - Apprendre de Tout L'IA commence à mieux comprendre différents types d'informations, comme les mots, les images et les sons, simultanément. Cela va rendre des choses comme les voitures autonomes et les assistants intelligents beaucoup plus conscients de ce qui se passe autour d'eux. 3. Former l'IA Correctement et la Garder en Sécurité Alors, comment enseigner à l'IA sans qu'elle ne devienne comme Skynet ? C'est ce sur quoi les gens travaillent. Ils explorent différentes façons de former les modèles autres que la technique habituelle de rétropropagation. Le but ? Un apprentissage plus rapide, moins d'informations redondantes, et des modèles qui utilisent leurs ressources judicieusement. Et n'oublions pas la sécurité. Nous voulons une IA qui sait quand elle est sur le point de faire une erreur et qui peut se corriger. C'est super important pour des choses sérieuses comme la santé, où vous ne voulez pas qu'un robot médecin fasse des erreurs dangereuses, ou pour quand vous laissez l'IA conduire votre voiture. 4. Mélanger l'IA avec Tout le Reste Maintenant, l'IA n'est plus seulement pour les geeks de l'informatique. Les gens l'utilisent dans toutes sortes de domaines, comme attraper des cybercriminels avec des défenses alimentées par l'IA et aider les médecins à comprendre ce qui ne va pas chez vous. Cela signifie que nous voyons des applications vraiment cool de l'IA dans la vie quotidienne. Pour vous, développeurs, cette recherche n'est pas juste du blabla intellectuel. C'est comme avoir un aperçu de ce qui arrive et comment vous pouvez l'utiliser dans vos propres projets. Alors, gardez un œil sur ce qui se passe dans l'IA, et vous serez toujours prêt à créer quelque chose de cool avec elle.

Comment puis-je commencer à apprendre et à mettre en œuvre l'intelligence artificielle/l'apprentissage automatique en Swift ?